Kafka生产者消息异步发送并返回发送信息api编写教程

1.引入依赖(pox.xml文件)

<dependencies>

<dependency>

<groupId>org.apache.kafka</groupId>

<artifactId>kafka-clients</artifactId>

<version>3.6.2</version>

</dependency>

</dependencies>

2.创建java类

3.配置运行属性

//连接的服务器

properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"node1:9092,node2:9092");

//指定对应的key和value的序列化类型

properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName()); properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());

//关联自定义分区器

//properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,"com.ljr.kafka.producer.MyPartitioner");

4.创建生产者对象

键入new KafkaProducer<>(),光标置于括号内CTRL+P可以显示需要对象为properties;

键入new Properties().var 回车,键入new KafkaProducer<>(properties).var 回车,选择变量名

5.发送消息并返回发送结果

键入KafkaProducer.send(),提示需要对象ProducerRecord;键入topic名(order)和要发送的信息("0000"+i),new Callback()回车会弹出需要重写的抽象类,补全返回条件、需要返回的信息即可实现抽象类;

e == null 表示消息全部发送完毕;

6.关闭资源

KafkaProducer.close();

7.运行查看结果

运行:

可以看到有返回信息;

另开窗口查看发送结果

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node1:9092,node2:9092 --topic order

信息发送成功;

8.完整代码

java 复制代码
package com.ljr.kafka.producer;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;

public class CustomProducerCallback {
    public static void main(String[] args) {

        Properties properties = new Properties();

        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"node1:9092,node2:9092");
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());
/关联自定义分区器
//		properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,"com.ljr.kafka.producer.MyPartitioner");

        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);

        for(int i =0; i < 3; i++){
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("customers", "LiSi" + i), new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
                    if (e == null) {
                        System.out.println("topic:" + recordMetadata.topic() + " partition:" + recordMetadata.partition());
                    }
                }
            });
        }
        kafkaProducer.close();
    }
}
相关推荐
鸭鸭鸭进京赶烤6 小时前
大学专业科普 | 云计算、大数据
大数据·云计算
G皮T10 小时前
【Elasticsearch】自定义评分检索
大数据·elasticsearch·搜索引擎·查询·检索·自定义评分·_score
亲爱的非洲野猪12 小时前
Kafka消息积压的多维度解决方案:超越简单扩容的完整策略
java·分布式·中间件·kafka
搞笑的秀儿13 小时前
信息新技术
大数据·人工智能·物联网·云计算·区块链
SelectDB13 小时前
SelectDB 在 AWS Graviton ARM 架构下相比 x86 实现 36% 性价比提升
大数据·架构·aws
二二孚日14 小时前
自用华为ICT云赛道Big Data第五章知识点-Flume海量日志聚合
大数据·华为
二二孚日16 小时前
自用华为ICT云赛道Big Data第四章知识点-Flink流批一体分布式实时处理引擎
大数据·华为
xufwind16 小时前
spark standlone 集群离线安装
大数据·分布式·spark
AI数据皮皮侠17 小时前
中国区域10m空间分辨率楼高数据集(全国/分省/分市/免费数据)
大数据·人工智能·机器学习·分类·业界资讯
亲爱的非洲野猪18 小时前
Kafka “假死“现象深度解析与解决方案
分布式·kafka